高性能Mysql(4)-mysql索引类型

1.EXPLAIN执行解释器

explain SELECT * from t1 where id=1;
图片.png
  • id: 标识select所属行
  • select_type:SIMPLE代表不包含子查询和UNION操作,如果有任何复杂的子部分,则最外层的标记为PRIMARY.
    SUBQUERY:包含在select列表中的的子查询的select(就是不在from语句中的子查询)。
    DERIVED:表示包含在from子句的子查询的select。
    UNION : 执行关系代数的并操作
    UNION RESULT:表示从UNION操作的临时表检索结果的select,但是他实际是不存在的所以id为null.
  • table: 表示检索的表
  • type:
  1. all : 全表扫描
  2. index :和全表扫描一样,只是使用的是索引次序而不是行。
  3. range :带有限制的索引扫描
  4. ref : 索引查找,返回符合条件的行可能有多行。只有当使用了非唯一性索引或者唯一性索引的非唯一前缀才会发生。
  5. eq_ref : 索引查找,只返回一行,使用主键或者唯一索引查找才能看见。
  6. const,system : 常量,一般只查寻一行会显示
  7. null : 在优化阶段分解语句,在执行阶段甚至不用访问表或者索引
  • possible_keys:可能用到的索引
    -keys : 用到的索引
  • key_len :使用索引的字节数
  • ref : 索引中查找所用的列或者常量
  • rows :查询的行数
  • extra : 额外的信息

2.Mysql中的索引

在Mysql中,索引是在存储引擎层而不是服务器层实现的,不同的存储引擎的索引的工作方式也不一样。而我们主要关心InnoDB的索引方式。

2.1B树索引

Mysql默认的InnoDB支持B树索引,采用的是B+树的实现方式,通过上篇文章的分析我们知道了B+树索引适用于全建值,键值范围,键值前缀查找。

CREATE TABLE people (
    sur_name VARCHAR (30) NOT NULL,
    name VARCHAR (30) NOT NULL,
    dob date NOT NULL,
    sex enum ('w', 'm'),
    KEY (sur_name, NAME, dob)
);
insert into people values('张','三',1991-01-01,'m');
insert into people values('李','强',1995-07-01,'m');
insert into people values('王','翠花',1995-02-10,'w');
insert into people values('张','铁牛',1994-05-02,'m');
insert into people values('郭','小花',1995-04-01,'w');
insert into people VALUES ('欧阳','狗子',1999-01-30,'m');
图片.png
  • 全值匹配
    全值匹配是指和索引列中的所有列进行匹配。
explain select * from people where sur_name ='张' and name='三' and dob=1991-01-01;
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  • 匹配最左前缀
    即只使用索引的第一列
explain select * from people where sur_name ='张';
图片.png

-匹配列前缀
匹配某一列索引的值的开头部分,但是只能是索引的第一列

explain select * from people where sur_name ='欧%';
图片.png
  • 精确匹配某一列范围匹配另一列
    索引第一列必须精确匹配
 EXPLAIN select * from people where sur_name='王' and name='翠%';
图片.png

2.2B树索引失效

  • 如果不是按照索引的最左列开始查找则,无法使用索引。
    例如上述,索引不能查找名为 '三' ,也不能查找到生日为' 1991-01-01'的人,因为这两列都不最左数据列。同样也不能查找到姓氏以某个字结尾的人。
EXPLAIN select * from people where name='三';
图片.png
  • 不能跳过索引的某一列,否则索引只能使用最左列索引
    例如不能使用索引查询姓张在1999-01-01出生的人
 EXPLAIN select * from people where sur_name ='张' and dob =1991-01-01;
图片.png
  • 如果查询中有某个列的范围查询,则其右边的所有列都无法使用索引。

2.3hash索引

create table testhash(
 fname varchar(30) not null,
 lname varchar(30) not null,
 key using hash(fname)
) engine = memory;

insert into testhash values ('admin1','tom1');
insert into testhash values ('admin2','tom2');
insert into testhash values ('admin3','tom3');
insert into testhash values ('admin4','tom4');
insert into testhash values ('admin5','tom5');

在mysql中memory引擎是唯一支持显式指定hash索引的。InnoDB创建的是“自适应哈希索引”在B树的基础上建立一个伪哈希索引。在查询时需要在where中手动指定哈希函数。

图片.png

2.3.1hash索引的原理

存储引擎会对所有的索引列计算一个hash code ,哈希码是一个比较小的值,并且不同的键值计算出来的哈希码也不一样,哈希索引将所有的hash码存储在索引中,同时在hsah表中保存指向每个数据行的指针。

2.3.2hash索引的限制

  • 哈希索引只包含哈希值和行指针,而不存储数据行,所以不能避免读取数据行。不过内存的行的访问速度非常快。
  • 哈希索引并不是按照索引值排序的,再哈希索引中哈希值是有序的而数据行不是,所以无法用于排序。
    -哈希索引不支持索引列部分匹配查询,因为哈希索引是根具索引列内容计算哈希值的,例如,在数据列(A,B)上建立哈希索引,如果之查询数据列A无法使用。
    -哈希索引只支持等值比较查询,不支持任何的范围查询。

2.3.3hash索引的实际运用

例如,我们要根据很长的url进行查询,如果用url本身做索引,B树的存储内容就会很大。我们可以新增一个url_crc列,使用CRC3做哈希,优化查询。但是这样做的一个缺陷就是需要手动维护hash code,可以手动维护也可以用触发器实现。

create table pseudohash(
 id int UNSIGNED not null auto_increment,
 url varchar(255) not null,
 url_crc int UNSIGNED not null default 0,
 PRIMARY key (id)
);
create trigger pseudohash_crc_ins before insert on pseudohash for each row begin 
set new.url_crc=CRC32(new.url);
end;

create trigger pseudohash_crc_ins before insert on pseudohash for each row begin 
set new.url_crc=CRC32(new.url);
end;
select * from pseudohash where url_crc=CRC32('http://www.baidu.com');

但是有一个问题需要考虑的是哈希冲突,当数据量很大的时候CRC32会出现很多重复的哈希值,所以我们可以自己定义一个函数,例如,截取MD5()函数的一部分作为哈希函数。而且在查询的时候一定要加常量值.


select * from pseudohash where url_crc=CRC32('http://www.baidu.com')
and url='http://www.baidu.com';

总结

索引可以大大减少服务器扫描的数据量,可以帮助服务器避免排序和临时表,可以将随机IO变为顺序IO。

B-Tree和Hash

  • 在mysql中只有memory支持显式的hash索引,其他的引擎是在B-Tree的基础上建立的伪哈希索引。
  • 哈希索引不支持范围查询,而B-Tree支持
  • 哈希索引在等值查询上占有优势
  • B-Tree可以用于分组 和排序操作,而哈希索引不可以
  • 哈希索引不支持部分索引匹配查询
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